CatKang：数据库事务隔离发展历史zhuanlan.zhihu.com数据库事务隔离发展标准一文中，从标准制定的角度介绍了数据库的隔离级别，介绍了Read Uncommitted、Read Committed、Repeatable Read、Serializable等隔离级别的定义。本文就来看看究竟有哪些常见的实现事务隔离的机制，称之为并发控制(Concurrency Control)。原理所
在互联网公司中，MySQL是使用最多的数据库，那么在并发量大、数据量大的互联网业务中，如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢？根据本人多年运维管理经验的总结，梳理了一些核心的开发规范，希望能给大家带来一些帮助。
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2024-06-13 07:35:47
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# MySQL 高并发插入的实现
在现代应用中，高并发插入数据库（如 MySQL）是一个常见的需求，尤其是在处理用户数据时。对于刚入行的初学者来说，如何实现高效的高并发插入是一个重要的技能。本文将详细介绍如何实现这一目标，展示整个流程并提供必要的代码示例。
## 整体流程
为简单清晰起见，我们将整个流程分解成几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-07 03:44:09
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这篇文章源自Handling 1 Million Requests per Minute with Go。原文中的例子是一个HTTP服务器，将上传的Json文档写入亚马逊的简单存储服务（S3）。这是一个异步服务，不需要等到存储真正完成，收到请求后可以立刻返回。在这里我们用一个例子来类比上面的工作，有一条传送带（网络），源源不断的运来小球（来自客户端的请求），在远处有一个箱子（Amazon S3）。
处理高并发同时读、写数据库是一个复杂的问题，涉及到多个层面和策略。以下是一些常用的方法和最佳实践，用于优化高并发下的数据库读写性能：数据库优化：索引优化：确保经常查询的字段已经建立了合适的索引，以提高查询效率。查询优化：避免编写低效的SQL语句，比如复杂的JOIN操作或子查询。使用数据库执行计划来分析和优化查询。分区：对于非常大的表，考虑使用分区来提高查询性能和管理效率。读写分离读写：将读操作和写
# MyBatis 与 MySQL 高并发插入重复数据问题解析
在现代的互联网应用中，高并发是一个常见的问题。特别是在使用MyBatis与MySQL进行数据操作时，如何避免高并发情况下插入重复数据，成为了开发者需要面对的挑战。本文将介绍MyBatis与MySQL在高并发环境下插入数据时可能遇到的问题，并提供相应的解决方案。
## 高并发插入重复数据的原因
在高并发环境下，多个请求可能同时到达
原创
2024-07-23 04:17:56
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在高并发的MySQL场景中，避免重复插入数据是设计数据库时必须考虑的重要问题。为了确保数据的一致性和完整性，我将记录解决“mysql高并发避免重复插入”问题的详细过程。
## 环境预检
在我们正式开始之前，确保我们的环境满足以下要求：
| 系统要求 | 版本 |
|------------------|-----------|
| MySQL
程序设计需要同步(synchronization),原因：
1）复杂的功能要求的需要使用多线程编程，线程之间存在读写共享变量。
2）读写共享变量(shared mutual variable),JVM的内存模型(Memory model: decide when and how changes made by one thread become v
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2024-09-27 08:49:37
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MySQL常见面试总结并发事务带来哪些问题？脏读(Dirty read)：一个事务读到另一个事务未提交的更新数据。丢失修改(Lost to modify)：一个事务访问数据并对其修改时，另外一个事务也访问了该数据并进行了修改。第二次修改覆盖了第一次的修改，导致第一次修改的数据丢失。不可重复读(Unrepeatableread)：一个事务两次读取同一行数据，两次读到的数据不一样。（重点在于修改）幻读
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2023-12-07 08:59:01
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脏读： 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时另外一个事务也访问了这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”，依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。简单来说就是：读取到事务还未提交的数据。不可重复读：
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2024-01-02 11:05:44
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# MongoDB 高并发插入指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知MongoDB在处理高并发插入时的挑战。在这篇文章中，我将向刚入行的小白们介绍如何实现MongoDB的高并发插入。以下是实现流程的详细步骤和代码示例。
## 1. 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个高并发插入的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装MongoDB |
| 2
原创
2024-07-28 07:59:23
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mysql大数据高并发处理
发布于2013-5-14
一、数据库结构的设计
如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶
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2023-07-01 08:55:35
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前言前段时间，很多人问我能不能写一些数据库的文章，正好自己在测试mysql数据库性能的时候，出现了一个问题，也就是出现了很多重复的数据，想起来自己long long ago写过一篇类似的，仅此就拿来总结了一下。如果你在使用mysql的时候也遇到了这个问题，希望能对你有所帮助。注意：这篇文章不是数据库系列的正式文章，有关mysql、MongoDB、redis、oracle等数据库系列的文章正在整理中
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2023-11-09 01:12:23
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大数据学习-Java Day14集合类库1 泛型机制基本概念通常情况下集合中可以存放不同类型的对象，是因为将所有对象都看做Object类型放入的，因此 从集合中取出元素时也是Object类型，为了表达该元素真实的数据类型，则需要强制类型转换， 而强制类型转换可能会引发类型转换异常。为了避免上述错误的发生，从Java5开始增加泛型机制，也就是在集合名称的右侧使用<数据类型> 的方式来明确
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2024-10-14 16:03:41
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缓存和数据库一致性问题本文讨论的背景是，cache如memcache，redis等缓存来缓存数据库读取出来的数据，以提高读性能，如何处理缓存里的数据和数据库数据的一致性是本文讨论的内容：正常的缓存步骤是：1查询缓存数据是否存在，2不存在即查询数据库，3将数据添加到缓存同时返回结果，4下一次访问发现缓存存在即直接返回缓存数据。那么当更新数据库数据的时候，该如果更新缓存呢，至少要考虑尽量短
1. 高性能并发编程的挑战在高速发展的互联网时代，“并发”程序无处不在，而“写出优质的并发程序”也成为了用人单位评价程序员个人能力的重要指标。但如果大家尝试写过并发程序的话，会发现写好它们并非易事，尤其是写出性能符合大家期望的并发程序——即使费尽心力地做完了正确性测试或从理论上证明了程序的正确性。根据我们的经验，损耗并发程序性能的主要有两个方面，一个是对于原子操作和并发数据结构的滥用，另一个就是阻
今天笔者为大家分享“阿里资深Java面试题”，分别是数据库、分库分表、分布式缓存、分布式服务框架、分布式消息队列、分布式搜索引擎、高并发高可用架构设计、JVM、Spring、算法、数据结构等阿里资深java面试题，下面就随小编一起看看。一. 数据库使用mysq1索引都有哪些原则?索引什么数据结构?B+tree和Btree什么区别?mysq有哪些存储引擎啊?都有啥区别??要详细!!设计高并发系统数据
导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。背景为了更便捷地分析数据，腾讯金融科技数据应用部去年推出了全民 BI 的系统。这个系统通过 Elasticsearch 进行基础的统计，超过 10 亿级的数据量需要尽可能快速地导入到
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2024-05-21 15:31:28
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# MySQL8 高并发插入性能优化
MySQL 是一款广泛应用于互联网领域的关系型数据库管理系统，但在高并发插入数据的场景下，可能会出现性能瓶颈。本文将介绍如何通过优化来提高 MySQL8 的高并发插入性能。
## 1. 数据库设计优化
在进行高并发插入操作时，首先需要考虑数据库表的设计是否合理。以下是一些数据库设计优化的建议：
- 尽量减少索引的数量：索引虽然可以提高查询速度，但在插入
原创
2024-07-06 03:27:43
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一般没有办法就是直接操作 数据库了，所以才 需要分布式mysq等，必须有事务。 但是如何并发太大还是不够的， 解决方案： 原子计数器---技术-- redis/noSQL 记录用户行为消息--分布式MQ 消费消息并落地--- mysql 这样可以抗很高的并发，但是成本太大了运维成本和稳定型： NoSQL,MQ等 开发成本： 数据一致性，回滚方案等 幂等性难保证：重复秒杀问题 不适合新手的架构为什么
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2023-07-28 09:14:56
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